Informacje administracyjne
| Tytuł | Platformy |
| Czas trwania | 2 x 45 minut |
| Moduł | A |
| Rodzaj lekcji | Praktyczne |
| Skupienie | Praktyczne – modelowanie AI |
| Temat | Analiza danych |
Słowa kluczowe
Basic Python, podstawowe pandy, zmienne, listy, struny, tuple, ładowanie danych z csv, wyszukiwanie danych,
Cele w zakresie uczenia się
- Aby móc korzystać z notebooków jupyter
- Aby móc korzystać z podstaw Pythona (zmienne, listy, ciągi, krople)
- Aby móc korzystać z podstaw pand (ładowanie danych z csv, wyszukiwanie danych)
Oczekiwane przygotowanie
Wydarzenia edukacyjne, które należy ukończyć przed
Brak.
Obowiązkowe dla studentów
Brak.
Opcjonalne dla studentów
Brak.
Referencje i tło dla studentów
Brak.
Zalecane dla nauczycieli
Brak.
Materiały do lekcji
Instrukcje dla nauczycieli
To wydarzenie edukacyjne składa się z zadań laboratoryjnych, które zostaną rozwiązane przez uczniów z pomocą wiodącego instruktora.
Możesz oprzeć tę klasę na Notatnikach.
Zarys/harmonogram czasu
| Czas trwania (min) | Opis | Koncepcje |
|---|---|---|
| 45 | Pythona | zmienne, listy, ciągi, krople |
| 5 | pandy | ładowanie danych z tabeli |
| 10 | pandy | informacje o danych/tabeli: głowa, kształt, informacje |
| 5 | pandy | df.loc |
| 5 | pandy | df.iloc |
| 5 | pandy | df.str.split |
| 5 | pandy | zamiana daty |
| 10 | pandy | GroupBy, sortowanie |
Potwierdzenia
Program Masters zorientowany na człowieka został współfinansowany przez instrument „Łącząc Europę” Unii Europejskiej w ramach grantu CEF-TC-2020-1 Umiejętności cyfrowe 2020-EU-IA-0068.